本文主要是介绍关于雷达目标RCS起伏的Swerling模型附matlab代码,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
⛄ 内容介绍
本文主要对雷达目标特性经典统计模型的仿真进行了研究,提出了一种使用Matlab软件产生Swcrling Ⅱ,Ⅳ模拟数据的方法.该方法能够产生大量符合Swerling起伏模型的模拟数据,可广泛运用于雷达系统仿真,目标仿真等领域,因而具有重要的研究意义.
⛄ 完整代码
tic;
clear all;close all;clc;
Num = 100000; % 产生随机数的个数,统计分析时要取较大值
Nbin = 100;
%%
sII = swerlingII(1,Num); % 产生Num个Swerling II 型分布随机数
[bincounts,binpositions] = hist(sII,Nbin);
binwidth = binpositions(2) - binpositions(1);
histarea = binwidth*sum(bincounts);
x = binpositions(1):0.001:binpositions(end);
pII = chi2pdf(x,2); % 概率密度函数的理论曲线,Swerling II对应卡方分布的自由度为2
figure;
hist(sII,Nbin);
hold on;
plot(x,histarea*pII,'r','LineWidth',2);
%axis([0,25,-inf,inf]);
legend('仿真统计','理论曲线')
title('Swerling II分布随机数的统计分布图');
%%
sIV = swerlingIV(1,Num); % 产生Num个Swerling IV 型分布随机数
[bincounts,binpositions] = hist(sIV,Nbin);
binwidth = binpositions(2) - binpositions(1);
histarea = binwidth*sum(bincounts);
x = binpositions(1):0.001:binpositions(end);
pIV = chi2pdf(x,4); % 概率密度函数的理论曲线,Swerling IV对应卡方分布的自由度为4
figure;
hist(sIV,Nbin);
hold on;
plot(x,histarea*pIV,'r','LineWidth',2);
legend('仿真统计','理论曲线');
title('Swerling IV分布随机数的统计分布图');
toc;
function [x]=swerlingII(delta,n)
% 产生sweling II类型的目标RCS
% n:序列的长度, delta:实测目标均值
%
r=ones(1,n);
w1 = randn(1,n);
w2 = randn(1,n);
m = (w1.^2+w2.^2);
x = delta.*m;
function [x]=swerlingIV(delta,n)
% 产生swerlingIV类型的目标RCS
% n:序列的长度, delta:实测目标均值
%
r=ones(1,n);
w1 = randn(1,n);
w2 = randn(1,n);
w3 = randn(1,n);
w4 = randn(1,n);
m = (w1.^2+w2.^2+w3.^2+w4.^2);
x = delta.*m;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
⛳️ 代码获取关注我
❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
这篇关于关于雷达目标RCS起伏的Swerling模型附matlab代码的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!